7-羟基星形孢菌素联合盐酸伊立替康治疗转移性或不可切除实体瘤或三阴性乳腺癌
该数据集来自 clinicaltrials.gov,收录 7-羟基星形孢菌素(UCN-01)联合盐酸伊立替康治疗转移性或不可切除实体瘤及三阴性乳腺癌的临床试验信息,自 2007 年 6 月 8 日起仅招募三阴性乳腺癌患者

基本信息
资源简介
7-羟基星形孢菌素联合盐酸伊立替康治疗转移性或不可切除实体瘤或三阴性乳腺癌
该数据集来自 clinicaltrials.gov,收录 7-羟基星形孢菌素(UCN-01)联合盐酸伊立替康治疗转移性或不可切除实体瘤及三阴性乳腺癌的临床试验信息,自 2007 年 6 月 8 日起仅招募三阴性乳腺癌患者。覆盖晚期成人原发性肝癌、阑尾癌、雌激素受体阴性乳腺癌、广泛期小细胞肺癌、胃肠道间质瘤、HER2 阴性乳腺癌、转移性胃肠道类癌、卵巢肉瘤等病种。主要目标包括确定最大耐受剂量、剂量限制毒性、毒性类型及抗肿瘤活性(总缓解率、临床获益率)。可用于耐药实体瘤联合用药的剂量探索与疗效预测研究(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:晚期成人原发性肝癌、阑尾癌、雌激素受体阴性乳腺癌、广泛期小细胞肺癌、胃肠道间质瘤、HER2 阴性乳腺癌、转移性胃肠道类癌、卵巢肉瘤。主要目标:I. 确定 UCN-01(7-羟基星形孢菌素)和伊立替康(盐酸伊立替康)在耐药实体瘤患者中的最大耐受剂量。(第 I 部分 [自 2007 年 6 月 8 日起停止招募])II. 确定该方案在这些患者中的剂量限制毒性。(第 I 部分 [自 2007 年 6 月 8 日起停止招募])III. 确定该方案在这些患者中的毒性类型。(第 I 部分 [自 2007 年 6 月 8 日起停止招募])IV. 确定抗肿瘤活性,以总缓解率(部分缓解 [PR] 和完全缓解 [CR])、临床获益率(PR、CR、a
【主题与分类】
主题标签:Advanced Adult Primary Liver Cancer、Carcinoma of the Appendix、Estrogen Receptor-negative Breast Cancer、Extensive Stage Small Cell Lung Cancer、Gastrointestinal Stromal Tumor、HER2-negative Breast Cancer、Ovarian Sarcoma、Ovarian Stromal Cancer、Recurrent Adult Primary Liver Cancer、Recurrent Anal Cancer。本站分类:肿瘤/肺癌。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT00031681
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- OpenDataLab:
数据说明
适应症:晚期成人原发性肝癌、阑尾癌、雌激素受体阴性乳腺癌、广泛期小细胞肺癌、胃肠道间质瘤、HER2阴性乳腺癌、转移性胃肠道类癌、卵巢肉瘤。主要目标:I. 确定UCN-01(7-羟基星形孢菌素)和伊立替康(盐酸伊立替康)在耐药实体瘤患者中的最大耐受剂量。(第一部分[自2007年6月8日起停止招募])II. 确定该方案在这些患者中的剂量限制性毒性。(第一部分[自2007年6月8日起停止招募])III. 确定该方案在这些患者中的毒性反应类型。(第一部分[自2007年6月8日起停止招募])IV. 在接受该方案治疗的雌激素受体阴性、孕激素受体阴性且HER-2未扩增(三阴性)局部复发或转移性乳腺癌患者中,根据总缓解率(部分缓解[PR]和完全缓解[CR])、临床获益率(PR、CR和疾病稳定)以及疾病进展时间来确定抗肿瘤活性。(第二部分)V.
确定该方案在三阴性复发性乳腺癌患者中的副作用特征。(第二部分)次要目标:I. 确定该方案在这些患者中的任何抗肿瘤活性。(第一部分[自2007年6月8日起停止入组])II. 确定该方案在这些患者中的药代动力学。(第一部分[自2007年6月8日起停止入组])III. 确定血清α-酸性糖蛋白的活性,并将该水平与游离UCN-01浓度相关联。(第一部分[自2007年6月8日起停止入组])IV. 确定UCN-01在这些患者中的体内活性机制。概要:这是一项剂量递增研究。第一部分:患者在第1、8、15和22天接受盐酸伊立替康静脉注射(IV)90分钟,并在第2和23天接受7-羟基星形孢菌素IV 3小时。在没有疾病进展或不可接受的毒性的情况下,每42天重复疗程。3-6名患者的队列接受递增剂量的盐酸伊立替康和7-羟基星形孢菌素,直至最大耐受
数据加载示例(图像类)
from PIL import Image
import glob, os
files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.png"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.jpg"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tif"), recursive=True))
print("图像文件数:", len(files))
img = Image.open(files[0]); print("尺寸/模式:", img.size, img.mode)
# torchvision Dataset 方式:
# from torchvision import datasets
# ds = datasets.ImageFolder(path) # 要求 子目录=类别
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